12 空间信息产业—国外之观察 编者按：空间信息产业是国家的战略信息产业，他深度 融合卫星导航、遥感、地理信息系统（GIS）等核心技术， 在智慧城市建设、商业运输物流、应急响应保障、低空精准 飞行等应用场景中潜力巨大。根据有关资料，作者编发两篇 有关空间信息产业的文章，一篇是“国外之观察”，一篇是 “国内之进展”。供大家参考！ 一、发展历程 “通导遥”作为空间信息应用的基础，国外已在数十年 前就投入了产业的研发与探索。 国外卫星通信技术和应用起步较早，在上世纪80年代， 铱星、全球星、轨道通信等卫星通信系统，企图打造一个基 于天基网络、使用卫星电话和上网终端的运营模式，来替代 地面通信网络。但因市场定位及用户选择、技术攻关与研发 周期、投入成本及系统能力等因素影响，早期的这些项目均 宣告破产或终止。后来，新铱星、全球星和轨道通信吸取了 早期教训，重新对市场和用户进行定位，将卫星通信作为地 代表的新兴系统， 通过大规模部署星座，一方面降低了系统投入成本，另一方 面将卫星通信定位为以地面通信运营商为用户，为地面通信 无法覆盖的地区提供服务，与地面运营商形成了补充和合作 的发展关系。12 国外卫星导航技术研究和系统建设，到产业应用的兴起， 都是起源于美国和前苏联，至今已有近60年历史。起初，为 了给远洋航行的军舰和潜艇提供精度比较高的定位数据并 修正其惯导系统，美国和前苏联分别建成了海军卫星导航系

不同，AI 欺骗是一种系统性行为，体现了 AI 逐步掌握了“以欺骗为手段”去实现某些目的的能力。人工智能 先驱杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）表示，“如果 AI 比我 们聪明得多，它就会非常擅长操纵，因为它会从我们那里学 到这一点，而且很少有聪明的东西被不太聪明的东西控制的 例子。”辛顿提到的“操纵（人类）”是 AI 系统带来的一个 特别令人担忧的危险。 AI 系统能否成功欺骗人类？多项研究表明，AI 实现目标的通用策略。麻省理工学院研究员彼得·帕克（Peter Park）等在权威期刊 Patterns（模式）发表论文，系统梳理 AI 具备欺骗行为的证据、风险和应对措施，指出“人工智能 的欺骗能力不断增强，带来严重风险，从短期风险（如欺诈 和选举篡改）到长期风险（如人类失去对人工智能系统的控 制）”。[3]AI 欺骗行为的雏形并非来自对抗性的网络钓鱼测 试，而是源于一些看似无害的桌游和策略游戏。该论文揭示，在多个游戏环境下，AI 。该论文揭示，在多个游戏环境下，AI 代理（Agent）为了获胜，竟然自发 学会了欺骗和背信弃义的策略。2022 年，Meta 在《科学》 （Science）发表的 Cicero（西塞罗）AI 系统研究论文。[4]Meta 开发人员表示，西塞罗接受过“诚实训练”，会“尽可能” 做出诚实的承诺和行动。研究人员对诚实承诺的定义分为两 部分。首次做出承诺时必须诚实，其次是必须恪守承诺，且 会

《北京市中小学人工智能教育地方课程纲要（试行）（2025 年 版）》互补并进的强国人才奠基的双轨路线图。尤其是“中小学 人工智能课程纲要”中的“人工智能伦理与社会”模块与本《蓝皮 书》对树德育人优先原则的系统贯彻，是北京市对人工智能时代 “为谁培养人”“培养什么人”的政策诠释。 2．以人为本为所有人赋能 《蓝皮书》引用联合国教科文组织、教育部和北京市等有关 人智能赋能教育的指导文件，对“以人为本”的应用原则进行了本 育和校本教师支持系统协同夯实并持续更新教师人工智能能力， 相关规划和实践可参考联合国教科文组织《教师人工智能能力框 架》建议的能力结构和培训方法；同时，基于中小学人工智能地 方课程纲要，全覆盖、长周期地提升学生以人为本的人工智能意 识、适应性的人工智能知识技能以及人工智能科创能力，确保以 学生为中心的教育赋能和大规模智能科创能力培养的同步推进。 三、产业何为 教育系统在“用什么人工智能”赋能教育方面需要人工智能 能产业建立严格但不扼杀创新的合规性验证机制，确保人工智能 的教育准入以保障个人隐私、数据安全和年龄适用性为前提，以 保障价值观合规性为红线。其次，通过制定国家和地方产业政策， 支持本土化专业性教育人工智能系统开发并优先扶持包容性人 工智能工具开发。同时，采取人工智能能力强制要求和柔性培训 支持相结合的方式，普及性和长周期地提升教管、教师、学生的 人工智能能力和创新应用实践。只有通过全行业的协调与配合，

57 空间信息产业—国内之进展 编者按：空间信息产业是国家的战略信息产业，他深度 融合卫星导航、遥感、地理信息系统（GIS）等核心技术，在 智慧城市建设、商业运输物流、应急响应保障、低空精准飞 行等应用场景中潜力巨大。根据有关资料，作者编发两篇有 关空间信息产业的文章，一篇是“国外之观察”，一篇是“国 内之进展”。供大家参考！ 一、发展历程 相比较美、欧、日等发达国家在空间信息产业率先实现 引进、消化、吸收再创造的方式逐步发展起来的。1994 年， “北斗一号”项目正式立项，由此拉开了以北斗产业为核心57 的中国卫星导航产业发展的大幕。随着卫星导航技术应用领 域的不断拓展及北斗卫星导航定位系统的建设，我国在卫星 导航定位技术、导航信号处理技术、卫星导航定位芯片技术、 接收机集成制造等方面核心技术上取得了重大突破，积累了 丰富的应用经验。 我国卫星遥感产业在上世纪 60 年代开始探索，1975 电信设 备进网管理办法》等规定，纳入现行进网许可管理。2 月，“基 于 5G 的卫星互联网第 1 部分：总体要求”行业标准获得立项 申请，后续将形成包括核心网、承载网、接入网，以及操作 维护系统等在内的总体技术规范。 行业应用不断扩展。7 月台风频发期间，通信卫星、无人 直升机、北斗手持通信终端为受灾严重、通信中断地区提供 了应急通信保障。8 月，华为推出全球首款支持卫星通话的手

ChatGPT 窃取大型公司数据，微软、贝宝、谷歌和奈 飞等跨国企业已成为其目标。美西方等国家也会借 ChatGPT 窥探和监视其他国家的公民隐私、社会热点、政治风向、群 体心态和国家机密。 ·系统安全风险。大模型系统较为脆弱，面临数据投毒攻击、对抗样本攻击、模型窃取攻击、数据重构攻击、后门 攻击、提示注入、指令攻击等多种恶意攻击。大模型训练依 赖于大规模数据集，来源包含网页获取、众包标注和开源数 种：直接提示注入是指直接向模型输入恶意指令，引发意外 或有害的行为；间接提示注入是将恶意指令注入到可能被模 型检索或训练的文档中，从而间接地控制或引导模型。注入 攻击是大模型与外部数据、API 或其他敏感系统的交互往往 面临投毒攻击，被注入错误参数、恶意代码和恶意命令等。大模型一旦被恶意攻击，其关联业务面临整体失效风险，威 胁以其为基础构建的应用生态，尤其是在政治、军事、金融、 医疗等关键领域，恶意攻击会带来严重的后果。2024 特定议题。[3]例如，在缺乏人工监督时会出现无法预测的 行为模式，甚至在某些极端情况下编写人类毁灭性计划。 后门攻击通过在训练数据中植入特殊的输入输出，进而 在系统或模型中植入一个特定的触发条件（隐秘后门），以 便在未来某个时点通过后门来控制系统或模型。后门一旦被 激活，模型将输出攻击者预设的恶意内容。例如，攻击者将 人脸识别模型的“墨镜”作为后门，导致模型在识别戴墨镜 的人时出现错误结果。隐秘后门在模型推理时可能被触发，

新闻世界 作者：徐江 戴元溪等 导读 回顾 2009-2024 年研究突发事件网络舆情的文献，梳 理现有研究脉络，对现有的基础理论、研究方法和影响作 用进行系统总结。通过 CiteSpace 知识图谱软件进行分析， 运用可视图系统展现突发事件网络舆情研究的发文量年限 分布、研究热点关键词和研究热点时间变迁趋势。研究发 现，突发事件网络舆情的学科间的关联性有待加强、研究 方法略显单一。因此，要加强不同领域专家学者的合作， 课题。基于中国知网（CNKI）所提供的文献，收集并整理了 2009 年至 2024 年国内学者对突发事件网络舆情研究的文 献资料，使用 CiteSpace 知识图谱软件作为工具进行可视图 的构建，系统分析过去不同领域和不同学者的研究内容和 成果，通过文献分析法对国内突发事件网络舆情的基础理 论、研究方法、影响作用三个方面的研究进展进行归纳和 总结，目的在于帮助学者更加了解突发事件网络舆情的研 张一文、齐佳音等利用系统动力学构建系统模型仿真 模拟非常规突发事件热度涨落规律，探究网络舆情传播演 化机制，为控制舆情扩散和引导传播提供有力帮助。庄文 英、许英姿、任俊玲也利用主题分析和传播动力学进行建 模，探究突发事件舆情演化的主要特征。杜泽、张晓杰构 建动态平衡模型，从三维视角分析突发公共卫生事件网络 舆情治理中存在问题的形成原因。毕鹏、陈伟、丁小洲从复杂系统理论的视角出发，基于传播动力学理论与演化博

模式，易 受信息滞后与认知偏差影响，难以应对舆论生态新变化。舆 情风险应对从“经验导向”到“标准引领”的体系重塑，实 质是从依赖个体直觉、碎片化应对的粗放模式，转向依托科 学框架、量化指标的系统化治理跃迁。通过借助现代技术来 构建起一套涵盖风险识别、评估、处置的全流程标准框架， 推动敏感词监测、热点溯源、处置进度可视化。一是风险识 别标准化。结合基层实际，构建舆情风险的“立体式预警指 续影响。 三是效果评估标准化。既要根据舆情热度衰减曲线、谣言澄 清覆盖率等来评估舆情风险防控效果；又要根据群众满意度、 重复投诉率等评估舆情风险防控的效能转化情况。通过一系 列规范化的流程，系统化提升舆情风险防控能力，最大限度 降低负面影响。 技术赋能：从“人工经验”到“智能研判”的管理提升。 在基层治理现代化的背景下，提升基层干部的数字素养已成 为一项紧迫而重要的任务。增强基层干部数智化驾驭能力， 库， 收录本地高频风险事件及处置方式，辅助快速响应。三是优 化人机协同。以网格员、志愿者为触角，通过短视频平台等 渠道补充机器未覆盖的“盲区信息”，形成“智能预警+人 工核查”闭环；利用智慧系统实现“风险上报—任务派发— 处置反馈”全流程线上管理。四是提升实战转化。定期参与 云端模拟演练，学习新媒体沟通等技能，提高对舆情风险的 识别精准度。 协同攻坚：从“单兵作战”到“全域联动”的生态构建。

据美国搜索广告市场的 77%，是名副其实的广告霸主。谷歌 每 1 秒钟处理 4 万次搜索请求，也就是一天 35 亿次或一年 1. 2 万亿次。谷歌电子邮件全球拥有 10 亿用户。谷歌在移动操 作系统的市场份额达 82%，移动搜索占比 94%；亚马逊占有 7 0%的电子书销售市场，同时占有全美 30%电商市场。Faceboo k 全球拥有 22 亿用户，相当于全球互联网用户的 56%，人类 售从自己网络中获取的数据，以及对掌控之下的海量数据， 进行市场营销以获取商业利益。 这种赢家通吃是一种自然垄断。如，微软利用众多应用 软件对作为基础的操作系统的依赖性，有能力将应用软件与 操作系统绑定，长期享有垄断权。任何试图引入具有竞争力 的新操作系统的市场竞争者，都必须面对巨大的“应用程序 进入壁垒”。2018 年，出行和外卖领域的“独角兽”摩拜、 饿了么相继被腾讯系和阿里巴巴全资收购，人们不禁惊呼网

、 实现本质解决具有重要启示。 来源：网络 头疼医头——困于表象的治标不治本。“头疼医头”的 典型特点是“重处置、轻预判”，习惯在舆情发酵后被动应 对，缺乏前期的风险防控意识。其本质是缺乏系统思维，将 现象等同于本质，把复杂问题简化为单一症状。在社会治理实践中，常见表现为：不建立日常舆情监测机制，对潜在风 险缺乏预判，直到舆情大规模爆发才“紧急响应”；不升级 舆情处置方法论，把注意力放在“如何消除可见症状”上， 视为需要消除的症状，而非社会治理的信号灯，对公众关切 的问题沉默不答，对负面信息采取“封堵删”等强硬手段， 甚至要求相关主体统一噤声，认为“不回应舆情就没有舆情”； 二是将处置与治理分离，缺乏系统思维。部分主体将舆情处 置等同于形象维护，为了掩盖问题、粉饰太平，不惜编造谎 言、隐瞒真相，试图用“面子工程”替代“问题解决”；三 是将回应与信任脱钩，低估公众判断力。部分社会管理者忽 视了 。 将舆情原因归咎于“舆论环境复杂”“公众误解”，回避自 身工作漏洞；三是甩给基层。出现问题后先追究执行层责任， 实习生、外包、临时工成为万能卸责模板，忽视决策或管理 层面的问题；四是甩给“系统”。过度依赖监测软件捕捉关 键词，却忽视情绪演变的深层逻辑，最终陷入技术主义的迷 思。 头疼医脚——回避核心问题的舆论对冲。头疼医脚，指 部分社会管理者不直面舆情聚焦的核心问题，而是寄望于网

动态调整：行动过程中需要根据实际情况进行灵活调整，以达 到最佳效果。 行 探索性：“问”体现了对知识的主动探求，尤其是在使用AI时， 用户通过提问来挖掘数据、寻找答案或解决问题。 互动性：提问是用户与AI系统进行交互的一种方式，通过提问， 用户可以引导AI提供更符合需求的信息。 开放性：好的问题往往是开放性的，能够激发新的思考和发现， 不局限于已有的知识和观点。 问 在人工智能语境下，“问行合 性（天） 身心流固 性（人） 觉识拟创 性（智） 虚实存在论：互融交汇 流转不息镜像进化论：逆序生成 模拟宇宙 人类世界 模拟意识： 创建一个能够进行自 我反思、决策并具备 学习能力的系统 AI“主导”的世界 模拟生命： 模拟生命体的复杂性， 包括自我复制、进化 和适应环境的能力 模拟元宇宙： 模拟宇宙的物理法则、 结构和演化历史，宏 观层面反映宇宙起源 嵌 套 模 • 机器学习算法：研究自我学习算法。 • 自然语言处理：AI理解和生成语言。 • 计算机视觉：AI解析图像和视频。 • 智能机器人学：开发智能机器人系统。 • 生成式AI技术：AI生成内容研究。 • 通用人工智能：探索全面智能系统。 • AI伦理安全：研究AI的伦理与安全。二 国内外大模型基座升级：快速演进 未来可期 03 2024.9.12 2024.2.15 2022.11